Доля платежей “out-of-pocket” в текущих расходах на здравоохранение (OOP/CHE) как косвенный индикатор масштаба теневой экономики

Введение

В настоящее время для оценки масштаба теневой экономики используются два вида подходов: прямые и косвенные. Для всех характерны существенные недостатки.

Прямые подходы к оценке теневой экономики:

А) Измерение по системе статистики национальных счетов – т.н. метод расхождений. Метод ограничен в отношении незаконного производства (в рамках которого создаются товары и услуги, запрещенные законом или являющиеся незаконными), в секторе домашних хозяйств для собственного (конечного) использования, а также в т.н. «статистическом подполье», агенты которого избегают статистического учета [1,2].

Б) Подход, основанный на репрезентативных опросах, в том числе опросов руководителей предприятий, направленных на изучение оценочных мнений опрашиваемых о теневой экономике, участия окружающих в теневой деятельности и мнения о теневых практиках, о степени искажения данных о доходах предприятий, заработной плате и коррупции. Предполагается, что руководители предприятий с наибольшей вероятностью знают, какой объем предпринимательской деятельности, доходов и заработной платы не отражается в отчетности. Недостаток метода – он субъективен и требует высокого уровня доверия опрашиваемых, которые могут отказаться от интервью или осознанно искажать информацию, т.е. сам процесс измерения влияет на результат измерения [3-5].

Косвенные (индикативные) подходы к оценке теневой экономики:

А) Расхождение между статистикой национальных доходов и расходов. Если агенты теневой экономики скрывают свои доходы для целей налогообложения, но не свои расходы, то разница между оценками национального дохода и национальных расходов могла бы использоваться для определения размера теневой экономики. Поэтому ограничение этого подхода – точное измерение всех расходов населения, что сегодня пока затруднено [1,2].

Б) Расхождение между официальной и фактической численностью рабочей силы. Если общая численность рабочей силы относительно постоянна, то снижение числа формально трудоустроенных можно интерпретировать как отражение масштаба теневой экономики. Однако доля формально занятых может колебаться и по целому ряду других причин – ситуация на рынке труда, трансграничная занятость, трудности в поиске работы, решения об образовании и выходе на пенcию и др. [1,2].

В) Подход "потребления электроэнергии" построен на предположении, что потребление электроэнергии является универсальным индикатором общей – как официальной, так и неофициальной экономической активности. Метод прост и привлекателен, но имеет много недостатков. Не все виды теневой экономики требуют значительного количества электроэнергии (например, оказание услуг), ряд агентов могут использовать другие источники энергии (жидкое топливо, уголь, газ и т.д.), а эластичность ВВП по электроэнергии может существенно различаться в разных странах и во времени [1,2].

Г) «Транзакционный» подход, предложенный Эдгаром Файге [6]. Метод построен на известном уравнении Фишера:

M×V = P×Q

где M - денежная масса;

V- скорость денежного обращения;

P - цена товаров (сделок);

Q - количество товаров (cделок).

Предполагая, что между денежными потоками, связанными со сделками, и общей («транспарентной» и «теневой») добавленной стоимостью существует постоянная зависимость, т.е. P×Q = K («формальный» ВВП+ «теневой» ВВП), можно вывести уравнение: M×V=K. Если вычесть из K размер «формального» ВВП – можно получить размер «теневого» ВВП. Теоретически данный подход может быть максимально точным, но его реализация требует ряда условий, обсуждение которых не предусмотрено в рамках данной статьи. Например, уравнение Фишера требует в качестве допущения то, что скорость оборота – величина постоянная.

Е) Подход "спрос на наличные" (Currency Demand Approach – CDA). В основе метода лежит предположение, что операции теневой экономики осуществляются преимущественно в форме наличных платежей, чтобы не оставлять заметных следов для властей – поэтому размер теневой экономики коррелирует со спросом на наличные. Для выделения этого "избыточного" спроса на наличные используется метод временных рядов, при котором спрос на наличные является функцией таких факторов, как динамика доходов, платежных практик и процентных ставок, а также факторов, вынуждающих людей работать в теневой экономике: прямое и косвенное налоговое бремя, государственное регулирование, сложность бухгалтерии и налоговой системы [7,8]. Однако не все операции теневой экономики происходят с использованием наличных денег, а предположение о равной скорости движения денег в теневой и транспарентной экономике представляется спорным.

Ж) Подход MIMIC (Multiple Indicators Multiple Causes – "множественные индикаторы, множественные причины"). В отличие от других подходов, метод MIMIC учитывает комплекс причин теневой экономики и её многочисленные последствия. Методология использует связь между наблюдаемыми причинами теневой экономики и её эффектами [1]. Подход MIMIC в целом положительно оценивается многими авторами – но также подвергается критике за сложность, подверженность ошибкам, субъективизм, отсутствие теоретически мотивированной методологии. Проблема MIMIC-метода в том, что на его основе трудно делать статистически подтвержденные выводы о причинно-следственных связях в реальном мире, а не только в расчетной модели.

Таким образом, все известные сегодня подходы оценки теневой экономики имеют как достоинства, так и недостатки – что делает актуальным поиск новых подходов к решению этой экономической, социальной и политической проблемы.

Гипотеза

Авторами выдвинута гипотеза, что в странах с универсальными (общедоступными) медицинскими гарантиями населению одним из индикаторов теневой экономики может быть OOP/CHE – доля личных медицинских платежей «out-of-pocket» (OOP) в текущих расходах на здравоохранение (CHE) – предполагается, что эта доля должна коррелировать с долей теневой экономики.

Гипотеза построена на следующих предположениях и допущениях:

1. Универсальный характер медицинских гарантий предполагает, что агенты теневой экономики не платят взносы социального страхования и/или налоги, но не могут быть по закону лишены прав на гарантированный всем пакет медицинских услуг – возникает т.н. «проблема безбилетника».

2. В свою очередь, «проблема безбилетника» приводит к дефициту бюджета медицинских гарантий – дисбалансу между спросом населения на медицинские услуги и платежеспособностью системы здравоохранения.

3. Спрос на медицинскую помощь неэластичен в силу жизненной важности большинства медицинских услуг и невозможности отложенного спроса на них. Если население не может вовремя получить гарантированную государством медицинскую помощь – оно вынуждено получает её в рамках платных услуг и соплатежей. При этом потребление основного объема медицинских услуг привязано к территории (стране) проживания.

4. Типовое поведение финансовых служб в случае дефицита системы здравоохранения – не борьба с «проблемой безбилетника» как первопричиной дефицита (это сложно, требует глубокой модернизации налоговой системы и политических непопулярных решений) – а покрытие дефицита за счет перераспределения других статей бюджета (ресурс этой меры ограничен) и ограничения доступности медицинских гарантий населению: навязывание платных услуг, лимиты, франшизы, соплатежи, очереди, превращение врачей общей практики в «привратников», регулирующих получение гарантированных услуг и пр. В силу неэластичности спроса на медицинскую помощь население вынуждено платить за них «out-of-pocket» – отсюда рост доли OOP в текущих расходах на здравоохранение (OOP/CHE). Иначе говоря, насколько теневая экономика не платит страховых взносов и налогов – примерно, настолько же в ситуации сбалансированного бюджета «проблема безбилетника» в финансировании универсальных медицинских гарантий перекладывается на население. Поэтому «теневой» ВВП должен коррелировать с OOP/CHE.

5. Расходы на здравоохранение масштабны (в развитых странах составляют в среднем около 10% формального ВВП) и носят всеобщий характер – что выгодно отличает потребление медицинских услуг, например, от потребления электричества. Масштаб затрат на здравоохранение позволяет рассчитывать на высокую статистическую достоверность корреляции OOP/CHE с «теневым» ВВП.

6. Предполагаемые преимущества предлагаемого нового подхода:

А) Простота и доступность расчета OOP/CHE. Платежи OOP и текущие расходы на здравоохранение CHE – агрегаты HF.3 и FS.1 международной классификации счетов здравоохранения (SHA 2011), используемые сегодня подавляющим большинством стран, чья статистика уже много лет собирает данные OOP и CHE. Поэтому в отличие от других сложных методов оценки теневой экономики данные индикатора OOP/CHE доступны в рамках существующих систем национальной статистики. К сожалению, Российская Федерация – одна из немногих стран мира, до сих пор не внедривших систему национальных медицинских счетов; будем надеяться, что необходимость этого мощного инструмента управления финансами здравоохранения будет осознана и в России.

Б) OOP/CHE – косвенный индикатор потребления, который не влияет на поведение агентов теневой экономики и поэтому не вызывает искажений информации при её сборе.

В) В отличие от других косвенных методов – например, потребления электроэнергии – индикатор OOP/CHE универсален и дает информацию об всех секторах и отраслях экономики, где работают люди.

Г) Индикатор OOP/CHE уже много лет используется ВОЗ для оценки финансовой доступности медицинской помощи населению стран-членов ВОЗ, что позволяет проводить корректные межстрановые сравнения этого показателя.

Д) Предполагаемые погрешности индикатора OOP/CHE связаны с эпидемиями, войнами, катастрофами и другими ситуациями, сопровождающиеся неожиданным ростом спроса населения на медицинские услуги – которые, однако, обычно хорошо контролируются и их влияние можно учесть.

Проверка гипотезы – материал, методы и результаты

С целью статистической верификации сделанных предположений проведено изучение корреляции OOP/CHE Российской Федерации и 27 развитых стран с универсальными медицинскими социальными гарантиями (%, данные ВОЗ) с рассчитанной методом MIMIC оценкой доли теневой экономики в ВВП этих странах (% ВВП, данные МВФ). Данные представлены в таблицах 1-4:

Таблица 1. Корреляция OOP/CHE Российской Федерации и 27 развитых стран с универсальными медицинскими социальными гарантиями (%, данные ВОЗ) с рассчитанной методом MIMIC оценкой доли теневой экономики в ВВП этих стран (% ВВП, данные МВФ), 2000-2003 гг.

Таблица 2. Корреляция OOP/CHE Российской Федерации и 27 развитых стран с универсальными медицинскими социальными гарантиями (%, данные ВОЗ) с рассчитанной методом MIMIC оценкой доли теневой экономики в ВВП этих стран (% ВВП, данные МВФ), 2004-2007 гг.

Таблица 3. Корреляция OOP/CHE Российской Федерации и 27 развитых стран с универсальными медицинскими социальными гарантиями (%, данные ВОЗ) с рассчитанной методом MIMIC оценкой доли теневой экономики в ВВП этих стран (% ВВП, данные МВФ), 2008-2011 гг.

Таблица 4. Корреляция OOP/CHE Российской Федерации и 27 развитых стран с универсальными медицинскими социальными гарантиями (%, данные ВОЗ) с рассчитанной методом MIMIC оценкой доли теневой экономики в ВВП этих стран (% ВВП, данные МВФ), 2012-2015 гг.

Для оценки корреляции между долей теневой экономики в ВВП и доли платежей OOP в текущих расходах на здравоохранение по каждому году были составлены графики корреляции (Рис. 1-16) и рассчитаны коэффициент корреляции Пирсона (r) и t-показатель (Таблица 5).

Рис. 1 – Корреляция ВВП теневой экономики и OOP/CHE, 2000 год

Источник: составлено авторами на основании данных Таблиц 1-4.

Рис. 2 – Корреляция ВВП теневой экономики и OOP/CHE, 2001 год

Источник: составлено авторами на основании данных Таблиц 1-4.

Рис. 3 – Корреляция ВВП теневой экономики и OOP/CHE, 2002 год

Источник: составлено авторами на основании данных Таблиц 1-4.

Рис. 4 – Корреляция ВВП теневой экономики и OOP/CHE, 2003 год

Источник: составлено авторами на основании данных Таблиц 1-4.

Рис. 5 – Корреляция ВВП теневой экономики и OOP/CHE, 2004 год

Источник: составлено авторами на основании данных Таблиц 1-4.

Рис. 6 – Корреляция ВВП теневой экономики и OOP/CHE, 2005 год

Источник: составлено авторами на основании данных Таблиц 1-4.

Рис. 7 – Корреляция ВВП теневой экономики и OOP/CHE, 2006 год

Источник: составлено авторами на основании данных Таблиц 1-4.

Рис. 8 – Корреляция ВВП теневой экономики и OOP/CHE, 2007 год

Источник: составлено авторами на основании данных Таблиц 1-4.

Рис. 9 – Kорреляция ВВП теневой экономики и OOP/CHE, 2008 год

Источник: составлено авторами на основании данных Таблиц 1-4.

Рис. 10 – Корреляция ВВП теневой экономики и OOP/CHE, 2009 год

Источник: составлено авторами на основании данных Таблиц 1-4.

Рис. 11 – Корреляция ВВП теневой экономики и OOP/CHE, 2010 год

Источник: составлено авторами на основании данных Таблиц 1-4.

Рис. 12 – Корреляция ВВП теневой экономики и OOP/CHE, 2011 год

Источник: составлено авторами на основании данных Таблиц 1-4.

Рис. 13 – Корреляция ВВП теневой экономики и OOP/CHE, 2012 год

Источник: составлено авторами на основании данных Таблиц 1-4.

Рис. 14 – Корреляция ВВП теневой экономики и OOP/CHE, 2013 год

Источник: составлено авторами на основании данных Таблиц 1-4.

Рис. 15 – Корреляция ВВП теневой экономики и OOP/CHE, 2014 год

Источник: составлено авторами на основании данных Таблиц 1-4.

Рис. 16 – Корреляция ВВП теневой экономики и OOP/CHE, 2015 год

Источник: составлено авторами на основании данных Таблиц 1-4.

Таблица 5. Корреляция ВВП теневой экономики и OOP/CHE

Обсуждение

Коэффициент корреляции Пирсона исследуемых рядов переменных за период 2000 -2015 гг. находится в интервале + 0,7382782 (2000 год) до + 0,8807933 (2015 год), что свидетельствуют в пользу очень сильной положительной линейной корреляции между долей теневой экономики в ВВП, рассчитанной методом MIMIC с долей платежей «out-of-pocket» (OOP) в текущих расходах на здравоохранение (OOP/CHE) при высоком уровне статистической достоверности (p<0,001) – что говорит в пользу выдвинутой авторами гипотезы.

При этом за исследуемый период наблюдается одновременное увеличение коэффициента корреляции Пирсона и t-показателя – что может свидетельствовать как о повышении точности (качества) статистики, так и о том, что взаимосвязь между масштабом теневой экономикой и OOP/CHE становится более сильной и статистически значимой в силу повышения качества управления государством и экономикой и сбалансированности экономических, фискальных и бюджетных отношений.

Выводы:

1. Анализ доступных статистических данных Российской Федерации и 27 развитых стран с универсальными медицинскими гарантиями населению позволяет говорить о сильной положительной линейной корреляции между долей теневой экономики в ВВП, рассчитанной методом MIMIC с долей платежей «out-of-pocket» (OOP) в текущих расходах на здравоохранение (OOP/CHE) при высоком уровне статистической достоверности.

2. За период 2000 – 2015 гг. сила корреляции демонстрирует устойчивый тренд к росту, что может быть объяснено двумя факторами: улучшением качества управления государством и экономикой (рост сбалансированности экономических, фискальных и бюджетных отношений) и/или улучшением качества (точности) статистики.

3. Данные исследование говорят в пользу выдвинутой авторами гипотезы о перспективности использования OOP/CHE как косвенного индикатора теневой экономики – сопоставимого по точности с методом MIMIC, но гораздо более простого и теоретически логичного.